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将代码封装在函数PlotKS_N里，Pred_Var是预测结果，可以是评分或概率形式；labels_Var是好坏标签，取值为1或0，1代表坏客户，0代表好客户；descending用于控制数据按违约概率降序排列，如果Pred_Var是评分，则descending=0，如果Pred_Var是概率形式，则descending=1；N表示在将数据按风险降序排列后，等分N份后计算KS值。

PlotKS_N函数返回的结果为一列表，列表中的元素依次为KS最大值、KS取最大值的人数百分位置、KS曲线对象、KS数据框。

PlotKS_N<-function(Pred_Var, labels_Var, descending, N){

  # Pred_Var is prop: descending=1

  # Pred_Var is score: descending=0

  library(dplyr)

  df<- data.frame(Pred=Pred_Var, labels=labels_Var)

  

  if (descending==1){

    df1<-arrange(df, desc(Pred), labels)

  }else if (descending==0){

    df1<-arrange(df, Pred, labels)

  }

  df1$good1<-ifelse(df1$labels==0,1,0)

  df1$bad1<-ifelse(df1$labels==1,1,0)

  df1$cum_good1<-cumsum(df1$good1)

  df1$cum_bad1<-cumsum(df1$bad1)

  df1$rate_good1<-df1$cum_good1/sum(df1$good1)

  df1$rate_bad1<-df1$cum_bad1/sum(df1$bad1)

  

  if (descending==1){

    df2<-arrange(df, desc(Pred), desc(labels))